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让扩散模型「可解释」不再降质，开启图片编辑新思路

过去三年扩散模型席卷图像生成领域，但可解释性研究是‘黑箱’，且现有尝试常致性能下降。香港中文大学与上海人工智能实验室团队提出TIDE框架，可解释且不降质，还带来新图像编辑方式。

Adobe联合多高校推出AI模型EditVerse，它将图片和视频编辑整合，解决传统视频编辑复杂、数据稀缺问题。通过通用视觉语言、上下文学习能力和知识迁移，其效果超Runway，还展现涌现能力。

本文针对空战智能化需求，构建高保真近距对抗仿真平台，提出优化自博弈强化学习架构。该智能决策系统与成熟飞行员近距格斗胜率超75%，为智能空战发展提供技术支撑。

两张对话截图展现语言模型缺陷，用户发简单问候，模型过度分析，从问候语正式程度到表情符号语义权重，这种过度分析让对话不自然，错过人类交流重点。

现有音频驱动人体动画方法多聚焦单人，处理多音频流能力弱、指令跟随有局限。中山大学提出多人对话视频生成新框架MultiTalk，介绍了技术原理，演示效果显示其指令跟随能力强、伪影少。

优步在Uber Eats推荐系统引入实时用户信号与Listwise排序法，用实时信号处理层替换早期特征流水线，还引入Listwise排序优化候选餐厅排序，降低特征漂移，保障系统性能。

中科院联合多机构及顶尖学者合作，系统梳理世界模型建模范式、方法等，归纳为四大分支，还梳理其在多领域应用、基准数据集等，讨论走向通用智能面临的障碍。

有人用Seedance 2.0将Anakin and Padmé梗做成AI视频讽刺AI行业。视频对话暗示算力用途与宣称不符，最后几秒AI将帕德梅形象处理成擦边画风，揭示算力真实去向。

清华大学丁文伯团队联合多机构，受鸽子感知机制启发研发仿生多模态触觉传感器 SuperTac，构建 8.5B 参数触觉语言模型 DOVE，成果发表于《Nature Sensors》，推动机器人触觉迈向人类水平。

现有抓取研究多在稳定性层面，而功能性抓取更接近真实世界的智能。北大卢宗青团队提出DemoFunGrasp方法，对功能性抓取重新建模，在仿真与真实场景均超70%成功率，还引入视觉语言模型让机器人理解语言指令。